Python线性回归方程代码示例

以下是使用Python实现的简单线性回归方程代码，用于预测一个自变量和一个因变量之间的线性关系。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 创建模型并拟合数据
model = LinearRegression().fit(x, y)

# 获取拟合参数
r_sq = model.score(x, y)
intercept = model.intercept_
slope = model.coef_

# 打印输出结果
print('拟合参数：')
print('截距：', intercept)
print('斜率：', slope)
print('R方值：', r_sq)